モデルの選択・評価

G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。

機械学習の概要 応用 ID: G-090

問題

評価指標の選択に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

  1. A. ビジネス上の目的やリスクに応じて、重視する評価指標は変わり得る
  2. B. 不正検知のような不均衡データでは、正解率だけでは不十分な場合がある
  3. C. 回帰問題ではMSE、RMSE、MAEなどが使われることがある
  4. D. どのようなタスクでも、正解率だけを見ればモデルの良し悪しを完全に判断できる

解説(正解: D)

正解はD。評価指標はタスクや目的に応じて選ぶ必要があり、正解率だけでモデルの良し悪しを完全に判断できるわけではない。不均衡データでは適合率、再現率、F値、AUCなどが重要になることがある。回帰問題ではMSE、RMSE、MAEなどが使われる。実務では、誤判定のコストやビジネス上のリスクも考慮する。

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